workbook.create_sheet

时间: 2024-10-14 21:02:55 浏览: 14
在电子表格程序或库中,比如Python的pandas或Excel相关的库如openpyxl或xlsxwriter,`workbook.create_sheet()`是一个用于创建新的工作表或sheet的方法。这个函数通常需要一个工作簿(workbook)对象作为输入,例如在`pandas.DataFrame.to_excel()`操作中,你可以指定将DataFrame保存到新创建的工作表。 例如,在openpyxl中,你可能会这样做: ```python from openpyxl import Workbook # 创建一个新的工作簿 wb = Workbook() # 创建新的工作表并命名为'Sheet1' ws = wb.create_sheet(title='Sheet1') # 然后可以向这个工作表添加数据 ws['A1'] = 'Hello, World!' ``` 在xlsxwriter中,操作类似,但语法略有不同: ```python import xlsxwriter # 创建工作簿 workbook = xlsxwriter.Workbook('example.xlsx') # 创建新的工作表 worksheet = workbook.add_worksheet('Sheet1') # 写入单元格 worksheet.write('A1', 'New Sheet') ```
相关问题

workbook.create_sheet和df.to_excel怎么一起用

在Python的数据处理库pandas中,`DataFrame`对象经常需要保存到Excel文件中,而`workbook.create_sheet()`函数通常用于创建一个新的工作簿或活动的工作表。如果你想将新的`DataFrame`添加到现有Excel文件并创建新的工作表,你可以按照以下步骤操作: 首先,你需要导入所需的模块: ```python import pandas as pd from openpyxl import Workbook ``` 然后,假设你有一个`df` DataFrame,你想将其添加到名为"Sheet1"的新工作表中: ```python # 假设 df 是一个准备好的 DataFrame new_worksheet_name = "Sheet1" # 创建一个新的工作簿 wb = Workbook() # 获取工作簿的活跃工作表,如果没有则新建一个 if not wb.active: ws = wb.create_sheet(title=new_worksheet_name) else: ws = wb.active # 将 DataFrame 写入新的工作表 df.to_excel(ws, sheet_name=new_worksheet_name, index=False) # index=False 防止默认显示行索引 # 最后,保存整个工作簿 wb.save('your_file.xlsx') # 替换 'your_file.xlsx' 为你想要保存的文件路径 ``` 这里,`df.to_excel()`方法会将DataFrame数据写入指定的工作表中,如果工作表不存在,则会自动创建。

解释下这段代码watch_time_record = openpyxl.load_workbook("eye_movement_record_43.xlsx") #这里要改文件名,最后头要改储存文件名 images_workbook = openpyxl.load_workbook("images.xlsx") fix_record = watch_time_record["FIX"] images_info = images_workbook["Sheet1"] # watch_time_record.close() # images_workbook.close() # 注意openpyxl读取excel的时候,行从1开始,列仍从0开始 out_data_workbook = ow.Workbook(write_only=True) out_data_sheet = out_data_workbook.create_sheet("watch_time_stat_fix") # out_data_sheet.append(["start_time", "end_time", "duration", "coordinate_x", "coordinate_y", "pupil_size"]) out_data_sheet.append( ["trail_index", "img", "trail_start_time", "trail_end_time", "object1_duration", "object1_times", "object2_duration", "object2_times"])

这段代码的作用是使用openpyxl库导入Excel文件,并在其中读取指定的工作表信息,同时也创建了一个新的Excel文件,以待写入数据。 具体解释如下: 1. `watch_time_record = openpyxl.load_workbook("eye_movement_record_43.xlsx")`:使用`openpyxl`库中的`load_workbook()`函数读取名为`eye_movement_record_43.xlsx`的Excel文件,并将其存储到`watch_time_record`变量中,以便后续读取工作表信息。 2. `images_workbook = openpyxl.load_workbook("images.xlsx")`:同样使用`openpyxl`库中的`load_workbook()`函数读取名为`images.xlsx`的Excel文件,并将其存储到`images_workbook`变量中,以便后续读取工作表信息。 3. `fix_record = watch_time_record["FIX"]`:使用`watch_time_record`变量中打开的Excel文件中的`"FIX"`工作表,并将其存储到`fix_record`变量中,以便后续读取信息。 4. `images_info = images_workbook["Sheet1"]`:使用`images_workbook`变量中打开的Excel文件中的`"Sheet1"`工作表,并将其存储到`images_info`变量中,以便后续读取信息。 5. `out_data_workbook = ow.Workbook(write_only=True)`:创建一个新的Excel文件,并将其存储到`out_data_workbook`变量中,以待写入数据。 6. `out_data_sheet = out_data_workbook.create_sheet("watch_time_stat_fix")`:在`out_data_workbook`变量中创建一个名为`"watch_time_stat_fix"`的工作表,并将其存储到`out_data_sheet`变量中,以待写入数据。 7. `out_data_sheet.append(["trail_index", "img", "trail_start_time", "trail_end_time", "object1_duration", "object1_times", "object2_duration", "object2_times"])`:向`out_data_sheet`工作表中添加一行数据,该行包含了多个列名,用于在后续的数据写入中进行参考。
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以下代码有错误修改:from bs4 import BeautifulSoup import requests import openpyxl def getHTMLText(url): try: r=requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding=r.apparent_encoding return r.text except: r="fail" return r def find2(soup): lsauthors=[] for tag in soup.find_all("td"): for img in tag.select("img[title]"): h=[] h=img["title"] lsauthors.append(h) def find3(soup): lsbfl=[] for tag in soup.find_all("td")[66:901]: #print(tag) bfl=[] bfl=tag.get_text() bfl=bfl.strip() lsbfl.append(bfl) return lsbfl if __name__ == "__main__": url= "https://www.kylc.com/stats/global/yearly/g_population_sex_ratio_at_birth/2020.html" text=getHTMLText(url) soup=BeautifulSoup(text,'html.parser') find2(soup) lsbfl=find3(soup) workbook=openpyxl.Workbook() worksheet = workbook.create_sheet('排名',index=0) project=['排名','国家/地区','所在洲','出生人口性别比'] rank=[] a=2 b=3 c=1 for i in range(1,201,1): rank.append(i) for i in range(len(project)): worksheet.cell(row=1, column=i + 1).value = project[i] for i in range(len(rank)): worksheet.cell(row=i + 2, column=1).value = rank[i] for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=2).value = lsbfl[c] c=c+4 for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=3).value = lsbfl[a] a=a+4 for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=4).value = lsbfl[b] b=b+4 wb=workbook wb.save('D:\世界各国出生人口性别比.xlsx') import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib labels = ['United States','China','Ukraine','Japan','Russia','Others'] values = np.array([11,69,9,23,20,68]) fig = plt.figure() sub = fig.add_subplot(111) sub.pie(values, labels=labels, explode=[0,0,0,0,0,0.05], autopct='(%.1f)%%', shadow = True, wedgeprops = dict( edgecolor='k', width=0.85)) sub.legend() fig.tight_layout() labels2=['0-100','100-200','>200'] people_means=[140,43,17] x=np.arange(len(labels2)) width=0.50 fig,ax=plt.subplots() rects=ax.bar(x,people_means,width,label='Number of matches') ax.set_ylabel('sum') ax.set_title('People compare') ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(labels2) ax.legend() plt.show()

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